AIの実装需要が急拡大するなか、機械学習エンジニアのフリーランス案件は平均単価82.3万円（フリーランススタート掲載案件データ、2025年）に達しており、LLMスキルがあれば月額150万円超の案件も現れています。⁴ ただ、「スキルはある。でもフリーランスに踏み出せない」という方が少なくありません。何が必要で、何を準備すれば動けるのか。この記事では初心者からエキスパートまで段階別に、2026年の最新動向を踏まえた具体的な答えをお伝えします。

「スキルはある。でもフリーランスに踏み出せない」という方が少なくありません。何が必要で、何を準備すれば動けるのか。この記事では初心者からエキスパートまで段階別に、2026年の最新動向を踏まえた具体的な答えをお伝えします。

目次

1. 機械学習エンジニアとは？フリーランスで活躍できる仕事内容と案件種別

機械学習エンジニアとは、機械学習モデルの設計・開発・本番環境への実装・運用を担うエンジニアです。データサイエンティストが「分析・インサイト抽出」に重点を置くのに対し、機械学習エンジニアはモデルを「動くシステムとして実装し続ける」ことに軸足を置きます。²

AIモデルを「作る」だけでなく、「動かし続ける仕組みをつくる」ことが機械学習エンジニアの本質的な役割です。

機械学習エンジニアの主な仕事内容

フリーランスとして機械学習エンジニアが参画する案件の業務領域は多岐にわたります。案件によって求められる範囲は異なりますが、複数の領域をカバーできるほど高単価案件への参画機会が広がります。

表1：機械学習エンジニアの主な仕事内容と2026年案件需要

フリーランス機械学習エンジニアの業務は「モデル開発」から「本番運用」まで幅広く、案件ごとに求められる範囲が異なります。特に2026年はLLM実装・MLOps・生成AI関連が案件数・単価ともに最も上昇しています。

業務領域	具体的な仕事内容	2026年の案件需要
機械学習モデル開発	データ前処理・特徴量エンジニアリング・モデル選定・学習・評価	高（定番）
LLM・生成AI実装	LLM API活用・プロンプトエンジニアリング・RAG構築・ファインチューニング	最高（急拡大中）
MLOps構築・運用	MLパイプライン自動化・モデル監視・CI/CD整備（MLflow/Kubeflow等）	高（人材不足が顕著）
PoC（概念実証）	新規AI施策の検証・技術調査・実現可能性評価	高（企業のAI導入増）
データ分析・可視化	統計分析・ダッシュボード構築・データパイプライン設計	中〜高
コンピュータビジョン	画像認識・物体検出・異常検知システム開発	中（製造業DXで安定）
自然言語処理（NLP）	テキスト分類・感情分析・機械翻訳・要約システム開発	高（LLM連携で再成長）

機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違い

混同されやすいデータサイエンティストとの役割の違いを明確にしておきます。フリーランスとして案件を獲得する際、どちらの軸で訴求するかで参画できる案件の種類が変わります。

表2：機械学習エンジニア vs データサイエンティスト 比較表

比較項目	機械学習エンジニア	データサイエンティスト
役割の起点	実装・運用	分析・意思決定支援
主な成果物	本番稼働するMLシステム・API	分析レポート・インサイト・予測モデル
必須スキル	Python・MLフレームワーク・MLOps・クラウド	統計学・Python/R・BI・ビジネス知識
月額単価相場（2025年）	70〜150万円（LLMスキルで上振れ）	60〜120万円
リモートワーク案件割合	約80%3	約65%
2026年の案件需要	急増（特にLLM・MLOps）	増加（AI活用拡大に伴い安定）

2026年時点では両職種の境界がさらに曖昧になっています。LLM・生成AIの普及により、実装とビジネス理解を兼ね備えた人材の需要が特に高まっています。²

仕事内容の全体像を把握していただいたうえで、次は気になる報酬相場と案件傾向を確認しましょう。

2. 2026年の報酬相場と案件傾向：複数調査データで確認

報酬相場は「現状確認」ではなく「次のゾーンへの地図」として活用するものです。現在地を把握し、何を変えれば上のゾーンに移れるかを考えるためのデータを整理します。

月額単価相場（2025〜2026年）

エン・ジャパンが運営する「フリーランススタート」の2025年8月定点調査によると、フリーランスエンジニア全体の月額平均単価は76.3万円（掲載案件数499,914件）でした。職種別では機械学習エンジニアの単価が継続上昇しており（前月比+1.6万円/1.8%増）、AI関連職種のなかでも高い伸びを示しています。¹

また「フリーランススタート」に掲載された機械学習エンジニア案件の平均単価は82.3万円、最高単価は182万円となっています。⁴

表3：機械学習エンジニアの経験年数・スキル別 月額単価相場（2025〜2026年）

フリーランス機械学習エンジニアの月額単価は、経験年数だけでなく保有スキルによって大きく変わります。2026年の特徴は「LLMスキルの有無が単価に大きく影響する」点です。以下は2025〜2026年の複数調査データをもとに編集部が整理したものです。

経験年数	主なスキルセット	月額単価の目安	年収換算（稼働12ヶ月）
1〜2年（初級）	Python基礎・scikit-learn・データ前処理	40〜60万円	480〜720万円
3〜5年（中級）	PyTorch/TF・クラウドAI・MLパイプライン	70〜90万円	840〜1,080万円
5〜8年（上級）	MLOps・システム設計・チームリード	90〜120万円	1,080〜1,440万円
LLM特化（経験問わず）	LLM API・RAG・AIエージェント構築	100〜150万円超	1,200〜1,800万円超
シニア（8年以上）	アーキテクチャ設計・技術戦略・マネジメント	130〜182万円	1,560万円〜

出典：エン・ジャパン「フリーランススタート」定点調査レポート（2025年8月）¹、フリーランススタート掲載案件データ（2025年）⁴、CAMELORS「機械学習エンジニア案件調査」（2025年9月）⁵、編集部調べ

CAMELORS株式会社のプレスリリースによると、機械学習エンジニア案件の平均年収は999万円で、データサイエンティスト（868万円）を131万円上回る水準です。アルゴリズム実装やMLOps構築といった技術特化スキルが高く評価されている結果です。⁵

2026年の案件傾向：何が求められているか

表4：2026年のフリーランス機械学習エンジニア案件 主要トレンド

2025〜2026年にかけて、機械学習エンジニアのフリーランス案件では「生成AI・LLM実装」「MLOps自動化」「PoC支援」の3領域が急増しています。スキルの方向性を決める際の参考にしてください。

案件種別	需要動向	主な技術スタック	単価水準
LLM・生成AI実装	急増（AI関連職種前年比25〜30%増）	OpenAI API・LangChain・LlamaIndex・RAG	高（月100〜150万円超）
MLOps構築・改善	増加（人材不足が顕著）	MLflow・Kubeflow・Airflow・Docker/K8s	高（月90〜120万円）
製造業DX・異常検知	安定増加	Python・PyTorch・TensorFlow・エッジAI	中〜高
公共・医療領域PoC	増加（企業・自治体のAI導入加速）	案件により異なる（Python・生成AI多い）	中〜高
クラウドAI（AWS/GCP）	安定	SageMaker・Vertex AI・Bedrock	中（月70〜100万円）
コンピュータビジョン	横ばい〜増加	PyTorch・OpenCV・YOLO系	中

報酬と案件傾向を把握していただいたところで、次は「どのスキルをどの順番で身につけるか」のロードマップを確認しましょう。

3. フリーランスになるための必須スキルと2026年版ロードマップ

スキルは「全部やろう」ではなく「今の自分の位置から、次の一手を決める」ために整理するものです。2026年の案件動向をもとに、段階別の最短ルートを整理しました。

ステージ1：基礎習得（入門〜1年目）

① Python基礎とデータ操作
Python基礎文法、NumPy・Pandasによるデータ操作、matplotlibによる可視化が最初のステップです。「書ける」ではなく「使える」レベルまで習得することが目標で、学習期間の目安は2〜3ヶ月です。

② 数学・統計の基礎
線形代数（ベクトル・行列計算）、確率・統計（確率分布・ベイズ推定）、微分積分（勾配降下法の理解に必須）の3分野が基盤です。すべてを深く習得する必要はなく、アルゴリズムが「なぜそう動くか」を理解できる水準が目標です。

③ 機械学習の基礎実装
scikit-learnを用いた分類・回帰・クラスタリングの実装、モデル評価指標（精度・再現率・F値・AUC）の理解、クロスバリデーションの実施が基礎の完成形です。Kaggleのチュートリアル課題（Titanic・House Prices）を完走することが実践的な確認方法として有効です。⁶

ステージ2：実務対応力（1〜3年目）

④ ディープラーニングフレームワーク
PyTorchまたはTensorFlowのどちらかを習得します。2026年時点ではPyTorchが研究・実装の主流です。ニューラルネットワークの構築・学習・推論の一通りの実装ができるレベルを目指します。

⑤ クラウドAIサービス
AWS SageMakerまたはGCP Vertex AIの基本操作が、多くのフリーランス案件の要件になっています。モデルのトレーニングジョブ実行・エンドポイントのデプロイ・推論APIの設計ができると参画できる案件の幅が広がります。

⑥ Docker・コンテナ基礎
機械学習モデルの本番デプロイにはDockerの知識が不可欠です。コンテナ化・イメージビルド・Docker Composeの基本操作を習得します。Kubernetesは大規模案件で求められるため、余裕があれば学習しておくとよいでしょう。

ステージ3：高単価案件対応力（3〜5年目）

⑦ MLOps（機械学習の運用基盤）
MLflow（実験管理）、Kubeflow・Airflow（パイプライン自動化）、Prometheus/Grafana（モデル監視）を組み合わせた機械学習基盤の構築・運用が、2026年において需要が高く、かつ人材が不足している上位スキルです。⁶ PoCで終わらず本番稼働させ続ける仕組みをつくれるエンジニアの価値は高まっています。

⑧ LLMとAIエージェント（2026年注目スキル）
2026年現在、案件需要が急増しているのがLLM関連スキルです。LLM API（OpenAI・Anthropic・Gemini）の活用、LangChain・LlamaIndexを使ったRAG（検索拡張生成）の構築、プロンプトエンジニアリング、AIエージェントの設計が案件要件として頻繁に登場しています。²

表5：2026年版 フリーランス機械学習エンジニア スキルロードマップ（段階別）

フリーランスとして独立・単価を上げるには、段階ごとに習得すべきスキルを明確にすることが重要です。以下は2026年の案件動向をもとに、各ステージで優先的に習得すべきスキルと到達できる月額単価を整理したロードマップです。

ステージ	習得目標スキル	学習期間目安	到達できる月額単価
ステージ1（入門）	Python・NumPy/Pandas・数学基礎・scikit-learn	3〜6ヶ月	40〜60万円/月
ステージ2（基礎実務）	PyTorch/TF・クラウドAI・Docker・SQL	6〜12ヶ月	60〜80万円/月
ステージ3（上位実務）	MLOps・LLM実装・RAG・AIエージェント	12〜24ヶ月	90〜130万円/月
ステージ4（エキスパート）	アーキテクチャ設計・技術戦略・LLMOps	3年以上	130〜182万円/月

取得しておくと有利な資格

機械学習エンジニアの資格は「取らないと案件に参画できない」ものではありませんが、フリーランス独立初期の信頼獲得に役立ちます。

日本ディープラーニング協会（JDLA）のE資格は、ディープラーニングの実装スキルを客観的に証明できる国内認定資格として広く認知されています。⁷ 同じくJDLAのG検定はAIを活用する立場の方全般を対象とした入門的な位置づけです。エンジニアを目指す場合はE資格を最終目標に設定するとよいでしょう。

クラウドベンダーの資格としては、AWS機械学習系の資格が案件要件に記載されることがあります。なお2025年下旬以降、AWS認定資格のラインナップは刷新されているため（「Machine Learning – Specialty」廃止、「AI Practitioner」新設等）、最新情報の確認をおすすめします。⁸

スキルの方向性を理解していただいたうえで、次は「今の自分はフリーランスになれるか」を判断するポイントを確認しましょう。

4. フリーランスへの移行タイミングを判断する5つのチェックポイント

「いつ独立するか」の判断を正確にするためのチェックリストです。5つすべてが○になれば、フリーランスとして動き始めるための条件が整っています。△や×が多い場合は、どこを補強すればよいかが見えてきます。

表6：機械学習エンジニア フリーランス独立判断チェックリスト

フリーランスへの独立タイミングを誤ると、収入が安定するまでに時間がかかります。以下の5つのチェックポイントで現在地を確認してください。

#	チェックポイント	○の基準	△・×の場合の対策
1	実務経験の有無	機械学習・AI系の実務経験が1年以上ある	企業での実務経験を最低1年積んでから独立を検討する
2	ポートフォリオの整備	GitHubに公開できるプロジェクトが3件以上ある	Kaggle参加・個人プロジェクト・OSS貢献でポートフォリオを充実させる
3	生活費3ヶ月分の資金	独立後3ヶ月は無収入でも生活できる資金がある	会社員のうちに貯蓄を増やし、副業で収入実績を作ってから独立する
4	副業・小規模案件の経験	業務委託・副業案件を1件以上完遂している	クラウドソーシングや副業マッチングサービスを通じて実績を作る
5	案件獲得経路の準備	エージェント登録済み、またはSNS・人脈から案件が来る見通しがある	Remogu等のエージェントに事前登録し、市場の相場感と案件状況を把握する

チェック1〜3が○で、4・5が△の方は「副業スタート」が現実的な最初の一歩です。いきなり独立するより、副業で1件実績を作ってから動く方がリスクを大きく抑えられます。⁹

独立の準備状況が把握できたところで、2026年に特に注目度が高い最新技術トレンドを深掘りします。

5. LLM・MLOps・生成AI：2026年に習得しておきたい最新技術トレンド

技術の進化は速く、「2年前の常識が今のボトルネックになっている」というケースが機械学習の分野では珍しくありません。2026年のフリーランス案件を獲得するために把握しておきたい技術トレンドを整理します。

① LLMの実務活用：プロンプト設計からRAG・エージェントまで

2026年において機械学習エンジニアに求められているのはLLM（大規模言語モデル）の実務活用スキルです。単にAPIを呼び出すだけでなく、以下のスキルが案件要件として明示されています。²

• プロンプトエンジニアリング：LLMの出力品質を安定させるための設計技術。システムプロンプト設計・Few-shot・Chain-of-Thought等が含まれます。
• RAG（検索拡張生成）構築：社内文書・データベースをLLMと連携させ、根拠のある回答を生成するアーキテクチャ。LangChain・LlamaIndexが標準ツールになっています。
• AIエージェント設計：LLMが複数のツールを自律的に選択・実行して課題を解決するシステムの構築。2026年から急増している案件領域です。
• ファインチューニング・PEFT：特定用途に特化したモデルの微調整。LoRA等の効率的なチューニング手法の理解が求められます。

Remoguに掲載されている案件でも「LangChain・LlamaIndexを用いたコーディング経験」「RAG構築経験」「プロンプトチューニング経験」が要件として記載されているものが増えています。

② MLOps：PoC止まりからの脱却

MLOps（機械学習の運用基盤）は、2026年のフリーランス案件において「あれば評価される」から「なければ参画できない」水準に変わりつつあるスキルです。日本のAI導入企業の多くが「PoCはできたが本番運用に失敗している」という課題を抱えており、MLOpsエンジニアへの需要が高まっています。⁶

表7：MLOpsの主要ツール・フレームワーク早見表（2026年版）

MLOpsは機械学習モデルの設計から本番運用・監視・継続的改善までを自動化・標準化する仕組みです。以下は2026年のフリーランス案件で求められる頻度の高いツールを役割別にまとめたものです。

カテゴリ	主要ツール	役割・用途	習得優先度
実験管理	MLflow・Weights & Biases	実験ログ・モデルバージョン管理	★★★（必須）
パイプライン自動化	Kubeflow・Apache Airflow	学習〜評価〜デプロイの自動化	★★★（必須）
コンテナ基盤	Docker・Kubernetes	モデルのパッケージ化・スケーリング	★★★（必須）
CI/CD	GitHub Actions・GitLab CI	コード変更の自動テスト・デプロイ	★★（推奨）
モデル監視	Prometheus・Grafana・Evidently	本番モデルのドリフト検知・性能監視	★★（推奨）
LLMOps	LangSmith・PromptFlow	LLMのプロンプト管理・評価・コスト監視	★★（急増中）
フィーチャーストア	Feast・Tecton	特徴量の共有・再利用	★（大規模向け）

③ LLMOps：LLM時代の新しいMLOps

従来のMLOpsに加え、LLMの運用固有の課題に対応する「LLMOps」という概念が2025〜2026年にかけて注目されています。プロンプトのバージョン管理、RAGパイプラインの構築と評価、ハルシネーション（誤情報生成）の検知、コスト最適化などが含まれます。LangSmithやPromptFlowといった専用ツールの理解が、フリーランス案件での強みにつながります。⁶

④ AI活用の全体設計力：2026年の差別化ポイント

技術スキルだけでなく、「クライアントのビジネス課題をAIでどう解決するか」を設計する力が、2026年のフリーランス機械学習エンジニアの差別化ポイントになっています。PoC→本番稼働→継続改善のサイクルを一通り経験し、ROIを言語化できるエンジニアへの需要が高まっています。

技術トレンドの全体像を把握していただいたうえで、独立の実務準備を見ていきましょう。

6. 独立の実務準備：ポートフォリオ・税務・案件獲得とよくある失敗パターン

スキルが揃っても、準備が不十分だと最初の案件参画で躓くことがあります。「準備した分だけスタートが楽になる」のがフリーランスの世界です。

ポートフォリオの作り方

機械学習エンジニアのポートフォリオは、Webデザインと違って「見た目」では評価されにくい分野です。「どんなプロジェクトに、どんな役割で携わったか」を分かりやすく伝えることが重要です。¹⁰

GitHubのリポジトリを整備し、READMEに「課題・アプローチ・使用技術・成果」の4点を明記する形式が、最もシンプルで効果的です。Kaggleのコンペ参加歴・順位も実力証明になります。公開可能な範囲での実務プロジェクト概要をケーススタディとしてまとめると、クライアント企業からの信頼獲得につながります。

開業手続きと税務の基礎

フリーランスとして独立する際に必要な手続きは主に3点です。

• 開業届の提出：税務署への「個人事業の開業届出書」提出。独立後1ヶ月以内が目安です。
• 青色申告の申請：最大65万円控除の節税効果がある青色申告を利用するために、「青色申告承認申請書」を開業届と併せて提出します。
• インボイス制度への対応：2023年10月から導入されたインボイス制度（適格請求書等保存方式）により、フリーランスは適格請求書発行事業者に登録するかどうかの判断が必要です。法人・企業との継続的な取引が中心となるエンジニア案件では、登録によって取引の安定性と信頼性を確保できるケースが増えています。¹¹

案件獲得：複数経路の確保が安定の鍵

フリーランス機械学習エンジニアが案件を獲得するルートは、クラウドソーシング・SNS・人脈・エージェントなど複数あります。複数の経路を持つことが収入の安定につながります。⁹

Remoguは、株式会社LASSIC（ラシック）が運営するリモートワーク案件特化のエンジニアマッチングサービスです。公開案件3,790件（うちフルリモート1,428件）を掲載しており、機械学習・AI系の案件も取り扱っています。地方在住のエンジニアの方でも、東京・大都市圏のクライアント企業の案件にリモートで参画できる環境が整っています。

表8：フリーランス機械学習エンジニアの案件獲得方法 比較表

フリーランスとして安定して案件を獲得するには、複数の経路を持つことが重要です。以下は各獲得方法のメリット・デメリットと機械学習エンジニアにとっての適合度をまとめた比較表です。独立初期はエージェントを軸にしながら、SNSや人脈を並行して育てていく戦略が有効です。

獲得方法	主なメリット	主なデメリット	MLエンジニアとの相性
エージェント（Remogu等）	条件交渉サポート、リモート案件に強い	手数料が発生する場合がある	★★★（特にリモート案件獲得に有効）
クラウドソーシング	すぐに始めやすい、副業からでも参入可能	単価が低め、競争が激しい	★★（スキルアップ・実績作りに活用）
SNS・技術発信	指名案件につながる、長期的な信頼構築	成果が出るまで時間がかかる	★★★（LLM・MLOps発信で上位層に届く）
人脈・紹介	信頼関係があり長期案件になりやすい	独立初期は経路が少ない	★★（実務経験を積んでから強化）
直接営業	エージェント費用なし、クライアントとの直接関係	営業コスト大、初心者には難しい	★（上級者・専門特化後に有効）

よくある失敗パターンと回避策

フリーランス独立で躓くパターンには共通点があります。事前に把握しておくだけで回避できる失敗を3つご紹介します。

失敗パターン1：スキルが揃う前に独立してしまう
「単価が上がらない」「案件が取れない」の原因の多くは、実務スキルの不足です。上記の独立判断チェックリスト（5項目）で○が揃ってから動くことが、最初の3ヶ月を安定させる方法です。

失敗パターン2：案件獲得経路が1本だけ
特定のエージェント1社だけに頼ると、案件が切れた際に収入がゼロになるリスクがあります。独立初期からSNSでの技術発信・人脈形成を並行して進め、複数の経路を確保することが安定収入につながります。⁹

失敗パターン3：単価交渉をしない
フリーランスの報酬は「言われた金額で受ける」より「スキルと実績を根拠に交渉する」のが適切なアプローチです。エージェントを活用すれば、交渉の代行・サポートを受けられます。市場の相場感を正確に把握したうえで、自分の価値に見合った単価を提示することが重要です。

まとめ

よくある質問

機械学習エンジニアとしてフリーランスになるには、最低何年の実務経験が必要ですか？

明確な最低年数はありませんが、月額60万円以上の案件を安定して獲得するには、Pythonと主要フレームワーク（PyTorch/TensorFlow）の実装経験に加え、クラウドAIの基礎的な操作経験が求められます。実務経験1〜2年でも参画できる案件は存在しますが、独立前に副業で1件以上完遂した実績があると、案件獲得の確度が上がります。KaggleやOSS貢献もポートフォリオを補う材料になります。

機械学習エンジニアのフリーランス案件は、フルリモートが多いですか？

Python・AI関連案件の約80%がリモートワーク対応となっており、エンジニア職種のなかでも特にリモート化が進んでいる分野です。³ Remoguでは公開案件3,790件のうち1,428件がフルリモート対応で、地方在住のエンジニアの方でも東京・大都市圏の案件に参画いただける環境が整っています。

2026年、機械学習エンジニアの将来性はどうですか？

経済産業省の推計によると、2025年時点でIT人材は約79万人不足しており、AI・DX領域の人材不足は2030年以降も続くとされています。¹² 日本のAI関連案件数は前年比25〜30%増で推移しており、² スキルを継続的に更新できる人材に対する需要は高い水準が続く見込みです。特に「LLMシステムを設計・運用できる人材」は市場で価値の高いポジションのひとつであり続けると考えられています。

機械学習エンジニアとして独立する場合、資格は必要ですか？

資格は参画の必須条件ではありませんが、JDLAのE資格はディープラーニングの実装スキルを客観的に証明できる国内認定資格として広く認知されています。⁷ 特にフリーランス独立初期の信頼獲得において有効です。クラウド系（AWS・GCP）の資格は案件要件に記載されるケースもあります。

出典・参考情報

1　エン・ジャパン「2025年8月度フリーランスエンジニア月額平均単価76.3万円 フリーランススタート定点調査レポート」（2025年9月17日）
2　株式会社renue「機械学習エンジニアとは？仕事内容・年収・必要スキル・なるためのロードマップを解説【2026年版】」（2026年4月）
3　テクフリ「【2025年版】Pythonフリーランスの単価相場・案件例・将来性を徹底解説」（2025年12月）
4　フリーランススタート「機械学習エンジニアのフリーランス案件・求人一覧」
5　CAMELORS株式会社「【年収999万円】機械学習エンジニア案件2025年最新｜フリーランス副業調査」（2025年9月）
6　DataEngineerLabs「機械学習エンジニアはやめとけ？6つのきつい理由と年収・LLM時代の将来性を徹底解説」（2026年5月）
7　アガルート「【2026年】E資格とは？難易度や合格率（合格点）！勉強時間についても解説」（2026年4月）
8　CANTABILE「【2026年最新】AWS資格一覧｜全12種類の難易度・略称・受験料・取得順を徹底解説」（2026年6月）
9　ITプロパートナーズ「AIエンジニア(機械学習)がフリーランスになるには？必要スキルや案件例」（2026年2月）
10　フリーランスのミカタ「機械学習エンジニアのフリーランス独立ガイド！平均年収も紹介」（2024年1月）
11　INVOY「フリーランスエンジニア必見！インボイス制度の影響と対応策を徹底解説」（2025年5月）
12　overflow「IT人材不足を経済産業省が指摘。企業が今後取るべき対策を解説」（2025年2月）